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Estrategia de negociación en la sombra

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-03 16:03:59
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Resumen general

La estrategia de negociación de sombras identifica la línea K con sombras bajas o altas largas para determinar oportunidades potenciales de inversión del mercado.

Estrategia lógica

La lógica central de la estrategia de negociación de sombras es identificar sombras largas superiores e inferiores en las líneas K. La estrategia calcula el tamaño del cuerpo de la línea K.corpoy las sombras,pinnaLypinnaSCuando el tamaño de la sombra es mayor que el tamaño del cuerpo por un cierto multiplicador, considera que puede haber oportunidades de reversión.

Calcular el tamaño del cuerpo de la línea K.corpo, que es el valor absoluto de la diferencia entre el precio de apertura y el precio de cierre.
Calcular la sombra superiorpinnaL, que es el valor absoluto de la diferencia entre el precio más alto y el precio de cierre.
Calcular la sombra inferiorpinnaS, que es el valor absoluto de la diferencia entre el precio más bajo y el precio de cierre.
Compruebe si la sombra superior es mayor que el tamaño del cuerpo por un multiplicador, a travéspinnaL > (corpo*size), dondesizees un parámetro ajustable.
Compruebe si la sombra inferior es mayor que el tamaño del cuerpo por un multiplicador, a travéspinnaS > (corpo*size).
Si se cumplen las condiciones anteriores, se realizará un corte (sombra superior larga) o un largo (sombra inferior larga) al cierre de la línea K con sombra.

Además, la estrategia también comprueba si el intervalo de la línea Kdimes superior al valor mínimominpara filtrar las líneas K triviales con un rango insignificante.

Análisis de ventajas

Utiliza el principio general de la inversión de sombras, que es una señal comercial relativamente confiable
Lógica de estrategia simple y clara, configuración de parámetros intuitiva, fácil de entender
Control de riesgos flexible mediante el ajuste de los parámetros para cambiar la frecuencia de entrada
Se puede optimizar aún más combinando tendencia, soporte/resistencia, etc.

Riesgos y soluciones

La probabilidad de fallo en la inversión de la sombra existe, puede reducir el riesgo ajustando los parámetros
Necesidades combinadas con el juicio de tendencia para evitar operaciones contra tendencia
Los parámetros deben optimizarse para diferentes productos, pueden variar entre productos
Puede combinar otros indicadores para filtrar entradas, menor tasa de ganancia para una mayor rentabilidad

Direcciones de optimización

Optimizar los parámetros por producto para mejorar la estabilidad
Añadir el juicio de tendencia con medias móviles, etc. para evitar la tendencia contraria
Añadir controles para romper los puntos altos/bajos recientes para mejorar la eficacia
Optimizar el stop loss y tomar ganancias para maximizar el beneficio y minimizar las pérdidas
Optimizar el tamaño de la posición, puede variar entre diferentes productos

Conclusión

La estrategia de negociación en sombra es una estrategia de negociación simple y práctica a corto plazo. Genera señales de negociación utilizando el principio general de la inversión de sombras. La lógica de la estrategia es simple y fácil de implementar, y se puede ajustar y optimizar de acuerdo con las diferencias de producto. Al mismo tiempo, el comercio en sombra también conlleva ciertos riesgos.

/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-11 23:59:59
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Shadow Trading", overlay=true)

size = input(1,type=float)
pinnaL = abs(high - close) 
pinnaS = abs(low-close)
scarto = input(title="Tail Tollerance", type=float, defval=0.0018)
corpo = abs(close - open)
dim = abs(high-low)
min = input(0.001)
shortE = (open + dim)

longE = (open - dim)
barcolor(dim > min and (close > open) and (pinnaL > (corpo*size)) and (open-low<scarto) ? navy : na)

longcond = (dim > min) and (close > open) and (pinnaL > (corpo*size)) and (open-low<scarto)
minimo=low+scarto
massimo=high+scarto
barcolor( dim > min and(close < open) and (pinnaS > (corpo*size)) and (high-open<scarto) ? orange: na)
shortcond = (dim > min) and(close < open) and (pinnaS > (corpo*size)) and (high-open<scarto)
//plot(shortE)
//plot(longE)
//plot(open)
ss= shortcond ? close : na
ll=longcond ? close : na
offset= input(0.00000)

DayClose = 2
closup = barssince(change(strategy.opentrades)>0)  >= DayClose 

longCondition = (close > open) and (pinnaL > (corpo*size)) and (open-low<scarto) 

crossFlag = longcond ? 1 : 0
monthBegin = input(1,maxval = 12)
yearBegin = input(2013, maxval= 2015, minval=2000)

if(month(time)>monthBegin and year(time) >yearBegin)
    if (longcond)
        strategy.entry("short", strategy.short, stop = low - offset)   
//strategy.close("short", when = closup)
shortCondition = (close < open) and (pinnaS > (corpo*size)) and (high-open<scarto)
if(month(time)>monthBegin and year(time) >yearBegin)
    if (shortcond)
        strategy.entry("long", strategy.long, stop = high + offset)
//strategy.close("long", when = closup)

Target =  input(20) 
Stop = input(70) //- 2
Trailing = input(0) 
CQ = 100

TPP = (Target > 0) ? Target*10: na
SLP = (Stop > 0) ? Stop*10 : na
TSP = (Trailing > 0) ? Trailing : na

strategy.exit("Close Long", "long", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)
strategy.exit("Close Short", "short", qty_percent=CQ, profit=TPP, loss=SLP, trail_points=TSP)

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